前言

本篇分析的技巧点其实是比较常见的，但是最近的几次的代码评审还是发现有不少兄弟没注意到。

所以还是想拿出来说下。

正文

是个什么场景呢？

就是 for循环 里面还有 for循环， 然后做一些数据匹配、处理 这种场景。

我们结合实例代码来看看。

场景示例：

比如我们现在拿到两个list 数据 ，

一个是 User List 集合 ；

另一个是 UserMemo List集合；

我们需要遍历 User List ，然后根据 userId 从 UserMemo List 里面取出 对应这个userId 的 content 值，做数据处理。

代码 User.java ：

import lombok.Data;

@Data
public class User {
   private Long userId;
   private String name;
}

代码 UserMemo.java ：

import lombok.Data;

@Data
public class UserMemo {
   private Long userId;
   private String content;
}

模拟 数据集合 ：

5W 条 user 数据 ， 3W条 userMemo数据

   public static List<User> getUserTestList() {
      List<User> users = new ArrayList<>();
      for (int i = 1; i <= 50000; i++) {
         User user = new User();
         user.setName(UUID.randomUUID().toString());
         user.setUserId((long) i);
         users.add(user);
      }
      return users;
   }

   public static List<UserMemo> getUserMemoTestList() {
      List<UserMemo> userMemos = new ArrayList<>();
      for (int i = 30000; i >= 1; i--) {
         UserMemo userMemo = new UserMemo();
         userMemo.setContent(UUID.randomUUID().toString());
         userMemo.setUserId((long) i);
         userMemos.add(userMemo);
      }
      return userMemos;
   }

先看平时大家不注意的时候可能会这样去写代码处理 ：

ps： 其实数据量小的话，其实没多大性能差别，不过我们还是需要知道一些技巧点。

代码：

   public static void main(String[] args) {
      List<User> userTestList = getUserTestList();
      List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();


      StopWatch stopWatch = new StopWatch();
      stopWatch.start();

      for (User user : userTestList) {
         Long userId = user.getUserId();
         for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
            if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
               String content = userMemo.getContent();
               System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
            }
         }
      }


      stopWatch.stop();
      System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());


   }

我们来看看 这时候的一个耗时情况 ：

相当于迭代了 5W * 3W 次

可以看到用时 是 26857毫秒

其实到这，插入个题外点，如果说每个userId 在 UserMemo List 里面 都是只有一条数据的场景。

      for (User user : userTestList) {
         Long userId = user.getUserId();
         for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
            if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
               String content = userMemo.getContent();
               System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
            
            }
         }
      }
      

单从这段代码有没有问题 ，有没有优化点。

显然是有的， 因为当我们从内循环UserMemo List里面找到匹配数据的时候， 没有做其他操作了。

这样 内for循环会继续下，直到跑完再进行下一轮整体循环。

所以，仅针对这种情形，1对1的或者说我们只需要找到一个匹配项，处理完后我们 应该使用 break 。

我们来看看 加上 break 的一个耗时情况 ：

代码：

   public static void main(String[] args) {
      List<User> userTestList = getUserTestList();
      List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();


      StopWatch stopWatch = new StopWatch();
      stopWatch.start();

      for (User user : userTestList) {
         Long userId = user.getUserId();
         for (UserMemo userMemo : userMemoTestList) {
            if (userId.equals(userMemo.getUserId())) {
               String content = userMemo.getContent();
               System.out.println("模拟数据content 业务处理......"+content);
               break;
            }
         }
      }


      stopWatch.stop();
      System.out.println("最终耗时"+stopWatch.getTotalTimeMillis());


   }

耗时情况：

可以看到 从 2W 多毫秒 变成了 1W 多毫秒， 这个break 加的很OK。

<hr>

回到我们刚才, 平时需要for 循环 里面再 for 循环 这种方式，可以看到耗时是 2万6千多毫秒。

那如果场景更复杂一定， 是for 循环里面 for循环 多个或者， for循环里面还有一层for 循环 ，那这样代码耗时真的非常恐怖。

那么接下来这个技巧点是 使用map 去优化 ：

代码：

   public static void main(String[] args) {
      List<User> userTestList = getUserTestList();
      List<UserMemo> userMemoTestList = getUserMemoTestList();


      StopWatch stopWatch = new StopWatch();
      stopWatch.start();
      //使用stream() 记得一定要判空 这里没列出来，大家自己注意
      Map<Long, String> contentMap =
            userMemoTestList.stream().collect(Collectors.toMap(UserMemo::getUserId, UserMemo::getContent));

      for (User user : userTestList) {
         Long userId = user.getUserId();
         String content = contentMap.get(userId);

         if (StringUtils.hasLength(content)) {
            System.out.println("模拟数据content 业务处理......" + content);
         }

      }

      stopWatch.stop();
      System.out.println("最终耗时" + stopWatch.getTotalTimeMillis());


   }

看看耗时:

为什么 这么显著的效果 ？

这其实就是时间复杂度，

for循环嵌套for循环，

就好比 循环每一个 user ，拿出 userId

需要在里面的循环从 userMemo list集合里面 按顺序去开盲盒匹配,

拿出第一个，看看userId ，拿出第二个，看看userId ，一直找匹配的。

而我们提前对 userMemo list集合 做一次 遍历，转存储在map里面 。

map的取值效率 在多数的情况下是能维持接近 O（1） 的 ， 毕竟数据结构摆着，数组加链表。

相当于拿到userId 想去开盲盒的时候， 根据userId 这个key hash完能直接找到数组里面的索引标记位， 如果底下没链表（有的话O(logN)），直接取出来就完事了。

然后补充一个getNode的代码注释 ：

   /**
    * Implements Map.get and related methods.
    * 这是个 Map.get 的实现 方法
    * @param hash hash for key
    * @param key the key
    * @return the node, or null if none
    */
//   final 写死了 无法更改 返回 Node 传入查找的 hash 值 和 key键
   final Node<K,V> getNode(int hash, Object key) {
//      tab 还是 哈希表
//      first 哈希表找的链表红黑树对应的 头结点
//      e 代表当前节点
//      k 代表当前的 key
      Node<K,V>[] tab; Node<K,V> first, e; int n; K k;
//      赋值 并过滤 哈希表 空的长度不够的 对应位置没存数据的 都直接 return null
      if ((tab = table) != null &amp;&amp; (n = tab.length) > 0 &amp;&amp;
         (first = tab[(n - 1) &amp; hash]) != null) {
//         头结点就 找到了 hash相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equals
         if (first.hash == hash &amp;&amp; // always check first node
            ((k = first.key) == key || (key != null &amp;&amp; key.equals(k))))
            return first;
//         头结点不匹配 没找到就 就用 next 找
         if ((e = first.next) != null) {
//            是不是红黑树 的
            if (first instanceof TreeNode)
               return ((TreeNode<K,V>)first).getTreeNode(hash, key);
//            红黑树就直接 调用 红黑树内查找

//            不为空或者没找到就do while 循环
            do {
//               当前节点 找到了 hash相等值相等 或者 不空的 key 和当前节点 equals
               if (e.hash == hash &amp;&amp;
                  ((k = e.key) == key || (key != null &amp;&amp; key.equals(k))))
                  return e;
            } while ((e = e.next) != null);
         }
      }
      return null;
   }
=

按照目前以JDK8 的hash算法，起hash冲突的情况是非常非常少见了。 最恶劣的情况，只有当 全部key 都冲突， 全都分配到一个桶里面去都占用一个位置 ，这时候就是O（n），这种情景不需要去考虑。

好了，该篇就到这。

原文地址：https://blog.csdn.net/qq_35387940/article/details/129518893?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522168474933716800184119697%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=168474933716800184119697&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-10-129518893-null-null.142^v87^control_2,239^v2^insert_chatgpt&utm_term=java%E4%BC%98%E5%8C%96